エージェントAIと米国における金融犯罪コンプライアンスの未来

米国の銀行および金融機関における金融犯罪コンプライアンスは転換点にあります。何十年もの間、金融機関は持続不可能な運用モデルに悩まされてきました。それは、労働集約的な手動レビュー、アラートの滞留、尽きることのない誤検知、そして増大するコストです。取引量が増加し、リスクがより複雑化しているにもかかわらず、強化デューデリジェンス（EDD）や取引モニタリング（TM）などの金融犯罪コンプライアンス（FCC）機能は、依然として人的労働に大きく依存しています。しかし、流れは変わりつつあります。OCCやFinCENなどの規制当局はAI駆動型ソリューションを強く推奨しており、金融機関も数十年にわたる問題を解決するには最新技術を導入しなければならないと認識しています。

9月中旬にラスベガスで開催された公認反マネーロンダリング専門家協会（ACAMS）アセンブリ会議で、ジョン・K・ハーリー財務省テロ・金融情報担当次官は、銀行秘密保護法（BSA）とそれを支えるAML/CFTコンプライアンス制度を近代化する財務省のビジョンを説明しました。次官は、情報量よりも技術によって可能となる成果に向けたパラダイムシフトが到来していることを指摘し、「…もし我々が、検査官の主観的な意見にどれだけ忠実であるかではなく、顧客が必要とするものを客観的にどれだけうまく提供できるかによってあなた方を評価するならば、それはあなた方の経験と創造的才能を発揮して、新しくより良い解決策を生み出すことを可能にするでしょう」と述べました。

JPモルガン、HSBC、ワコビア、リッグスなどの銀行で25年以上にわたりAML及び制裁プログラムを構築し、大規模な汚職調査を実施し、コンサルティングおよびレグテック企業を設立してきた私は、AIの約束がもはや理論上のものではないと気付き、約1年前にWorkFusionに参加しました。今日、AIエージェントは本番環境で稼働しており、銀行が疑わしい活動を調査・報告し、ハイリスク顧客を特定・管理する方法を変革しています。

トレンド #1 – AIが制裁リストスクリーニングと取引モニタリングをどのように変革しているか

制裁リストスクリーニングと取引モニタリングは、長い間非効率性に悩まされてきました。誤検知は膨大なリソースを消費し、銀行に外部委託や人員増強を強いてきました。AIエージェントはこのアプローチを変えます。彼らは単にアラートを立てるだけではなく、訓練されたアナリストが行うようにそれらを裁定し、規制当局への監査証跡として準備された詳細な記録を残します。

エージェントAIは、アナリストと同様に誤検知を排除します。アラートを瞬時にレビューし、重要なものだけをエスカレーションします。この変化により、滞留が解消され、コンプライアンスチームは人員を追加することなく規模を拡大できます。中小規模の銀行にとって、デジタルワーカーは、運用の回復力を維持しながら、増大する規制要件に対応するための費用効果の高い方法を提供します。

効率性を超えて、エージェントAIは従来のアプローチを近代化します。旧来のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や機械学習は漸進的な改善をもたらしましたが、デジタルワーカーは複雑なコンプライアンスプロセスのリアルタイム監視と即時実行を可能にします。例えば、AIエージェントは制裁リストスクリーニングツールと統合し、否定的なメディア報道に関するアラートを裁定し、ハイリスク案件を数秒以内にエスカレーションします。

新たな進展には、永続的モニタリングが含まれます。これは、AIが顧客のリスクプロファイル、否定的なニュース、所有権の変更などのイベントを継続的に評価するものです。説明可能なAIを通じてガバナンスが強化され、すべての決定が透明で規制当局への提出準備が整ったものとなります。これらすべてが、コンプライアンスチームをリアクティブからプロアクティブへと変えます。

トレンド #2 – 効率性と規制期待のバランス

効率性だけでは不十分です。規制当局はガバナンスを要求します。OCC、FinCEN、FDIC、連邦準備制度理事会からのガイダンスは、透明性、監査可能性、監視を強調しています。金融機関は、アラートが迅速に解決されるだけでなく、決定が説明可能で一貫性があることを実証しなければなりません。

AIエージェントはその両方を実現できます。効率性の向上は劇的です。顧客は、処理能力が倍増し、アラートの滞留が解消されたと報告しています。同時に、すべての裁定は詳細な説明文とともに記録され、規制当局にプロセスへの信頼を提供します。この二重の能力は、多くの銀行が直面するリソース制約に対処します。大勢のアナリストを雇う代わりに、金融機関はコンプライアンスの厳格性を維持しながら瞬時に拡張可能なデジタルワーカーを導入できます。

コンプライアンス内の役割は変化しています。アナリストは大量のレビューに埋もれるのではなく、例外の監視、エスカレーションの検証、戦略的リスクへの集中に移行しています。この進化は規制当局の期待と一致しています。人間による監視は依然として中心ですが、AIが反復作業を処理します。

バランスは明らかです。エージェントAIは、金融機関が規制要件を満たしながら、かつては想像もできなかった効率性の向上を達成することを可能にします。

トレンド #3 – AIが従来の人員モデルをどのように変えているか

金融犯罪コンプライアンスにおける人員モデルは、大きな変革の時を迎えています。歴史的に、銀行はアラートの急増に対処するためにコンプライアンスチームを拡大し、取引量が急増した際には契約社員やオフショア労働力に依存することが多々ありました。このモデルはコストがかかり、一貫性がなく、持続不可能です。

AIはこの方程式を変えています。制裁リスト、否定的なメディア報道、取引モニタリングにわたるレベル1レビューを自動化することで、AIエージェントは人間のアナリストを調査、規制当局との対応、戦略的イニシアチブに集中させることを可能にします。

人間への影響は深遠です。レベル1とレベル2チーム間の従来の引き継ぎは消えつつあります。AIエージェントは階層を統合し、意思決定を合理化し、組織図を再構築しています。その結果は？よりフラットで、迅速で、焦点の絞られたコンプライアンス機能です。そこでは人間が書類作業ではなく、判断力で主導します。

デジタルワーカーのパイロットを実施した米国の大手銀行を例に考えてみましょう。制裁アラートを管理するために50人の新規アナリストを雇う代わりに、同銀行はすべてのアラートを瞬時にレビューし、真のリスクのみをエスカレーションするAIエージェントを導入しました。人間のスタッフは監視とケース管理に移行し、士気が向上し、離職率が減少しました。

人間のアナリストとデジタルワーカーが協働するハイブリッドチームが、現在、米国の金融機関全体で出現しています。このモデルは効率性と専門知識を融合させます。AIは規模を処理し、人間は判断を処理します。その結果、規制当局の監視や運用上の要求に適応できる、より回復力のあるコンプライアンス機能が生まれます。

金融犯罪コンプライアンスの未来

エージェントAIは、誤検知を無意味なものにし、効率性とガバナンスのバランスを取り、人員モデルを再構築することで、米国における金融犯罪コンプライアンスを変革しています。これらのデジタルワーカーを受け入れる金融機関は、運用効率だけでなく、規制当局からの信頼も得ることになります。

コンプライアンスの未来はハイブリッドです。人間とAIエージェントが協力して、かつてないほど効果的に金融犯罪と戦います。